醫(yī)療影像實(shí)時(shí)分割：基于FPGA的UNet模型硬件加速設(shè)計(jì)

在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)是疾病診斷、治療規(guī)劃和手術(shù)導(dǎo)航等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的重要支撐。UNet作為一種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，憑借其編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)和跳躍連接設(shè)計(jì)，在醫(yī)學(xué)影像分割任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，傳統(tǒng)的基于CPU或GPU的軟件實(shí)現(xiàn)方式在實(shí)時(shí)性方面存在不足，難以滿足臨床應(yīng)用對(duì)快速響應(yīng)的需求。現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）憑借其高度并行性和可重構(gòu)性，成為加速UNet模型推理的潛在解決方案。